3 新方式的架构：新一代关系型数据架构

　　我们需要从解决“应用为划分的“烟囱”结构，数据孤岛“ 这个根源症结入手，从而让我们企业中所有的应用通过一个平台来解决应用烟囱，数据孤岛的问题，从而让我们企业中所有的应用形成为一个整体。

　　传统的数据架构一般来说具有以下的定义：数据架构是指企业总体的数据采集、处理、存储和管理等的总体架构，区别于应用架构，数据架构主要侧重于业务处理所需的信息和信息流，包括：

　　3.1 总体架构

　　1）数据标准化：企业级数据定义的标准化及管理水平；

　　2）数据质量：数据的准确性；

　　3）数据管理：对IT系统中的数据管理，包括：存储组织、清理、访问控制等；

　　在这里我们将对数据架构进行扩充，让数据架构包含应用的功能，这个思维的来源源自于很多产商（例如IBM）所倡导的数据服务概念，所以在这里我们设计的一个数据架构并不是纯粹的是一个传统的数据架构而且包含相应的应用架构，从而形成我们的数据开放平台：Data Open Platform（新一代数据中心）。并且我们在以前已经建设了很多的应用系统形成了很多的数据，我们需要把这些数据进行加工存储到数据开放平台中，以供现有的应用和将来的应用进行使用。

　　相应一个粗粒度的应用架构全景图如图5所示。

　　从上面这张图我们可以看到，我们需要建设一个数据开放平台，数据开放平台提供了一系列服务API供各个应用进行使用，各个应用都需要利用数据开放平台中提供的数据来即可以利用企业中以前积累和将来积累的一系列数据来完成相应的业务处理；当然业务应用与业务应用之间的集成由集成平台（例如企业应用集成平台、流程平台等）来完成。数据开发平台最简单来讲分成以下几大部分：

　　1）数据开放平台数据层：即需要相应的数据库服务器存储我们企业中以前积累和将来积累的一系列数据经过加工后的有用、完整、精确的数据，例如主数据、元数据、业务数据等。这个数据的形成就需要利用相应的ETL技术、数据仓库技术等技术。

　　2）数据规则层：即需要建立一系列的数据所有权规则、数据共享规则、数据可用性规则来限制数据的创建、利用等；反应到数据开放平台这个整体就是一系列的算法/代码。

　　3）数据逻辑层：为了让在数据开放平台中的数据能够给各个业务应用利用，我们需要开发大量的业务逻辑来处理和加工数据开放平台中的数据。这样的话就会形成一系列的支撑应用（例如统一用户管理应用、主数据管理应用、数据分析应用（例如提供报表等等））。

　　4）服务API层：如何让各个业务应用更好和方便快捷地使用我们的数据呢？我们需要提供一系列简单的服务API给各个应用使用。

　　4 总结

　　本文通过对应用需求的思考，确认数据对应用系统的重要性，并针对传统方式实现架构中的研究发现原先那种烟囱式的开发模式导致的数据孤岛的出现，我们通过总体规划、数据标准、数据管理、数据质量的四个方面着手去研究新一代关系型数据库架构。去更深的对数据进行利用和探求数据的价值。

　　参考文献：

　　[1] 刘平.基于价值的企业信息资源管理研究[D].武汉：华中科技大学， 2004.

　　[2] 赵捷.核心系统建设要从IT整体规划入手[N].金融时报， 2006.

　　[3] 陈旭群.X银行企业架构管理研究与实践[D].厦门：厦门大学， 2009.

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